一种基于ASTER数据的陆面温度反演方法

陆面温度是地表物体热红外辐射的综合定量形式,是地表热量平衡的结果。陆面温度作为一个重要的基本参数已广泛用于相关模型的计算及生态环境等领域的研究。ASTER数据具有较高的空间分辨率与光谱分辨率,可提供比陆地卫星、NOAA/AVHRR等常见卫星数据更丰富的地表信息,有助于提高陆面温度的反演精度。根据温度/比辐射率分离(TES)的思想,基于ASTER热红外数据的特性,获取了一种反演陆面温度的方法,并以长白山为例进行了试验。结果表明,所用的方法仅依赖ASTER遥感数据便可快速获取地面温度的空间分布特征,对自然地表可取得比较理想的结果,具有较好的应用前景。     

使用单窗算法研究北京城区热岛效应

随着全球变暖和城市化进程的加快,大城市城区的热岛效应日益严重。城市下垫面对地表能量交换的影响巨大,引起地表温度分布的不均一性。遥感技术的发展为地表温度的反演提供了可能。近年来人们使用劈窗算法对均一的海面温度的反演很成功,但是受空间分辨率的限制以及陆面的不均一性,陆面温度的反演一直是一个没有解决好的问题。覃志豪提出了一种TM热红外波段单窗算法,可以利用辅助气象资料快速计算出地表温度。本文以北京市城区为研究区,采用LandsetETM第6波段的单窗算法,反演了亮度温度和地表实际温度,分析了城市下垫面情况下NDVI与地表温度的相关关系,并解释了北京城区热岛在空间上的分布及其可能的原因。结果表明:北京市城区热岛效应显著;地表温度与NDVI相关性显著;城区绿地和水体在区域的温度分布中起到重要作用。     

关于地表反照率遥感反演的几个问题

分析了地表反照率对陆面辐射能收支以及区域和全球气候的影响,强调了地表反照率是遥感反演陆面参数时的第一重要参数,地表反照率或多波段遥感中不同谱段的地表反射率的准确反演常常是准确估算其它陆面参数如植被和土地利用/土地覆盖等状况的先决条件。在对当前关于反照率的概念及容易混淆的术语进行阐述和说明的基础上,简述了遥感反演地表反照率的步骤和主要难点的解决方法,进而对常用陆面过程模式计算地表反照率的过程作了分析,并将其结果与MODIS有关产品进行了比较,强调了遥感与陆面过程模式和气候模式的结合。     

成都市地表温度对不透水面的响应研究

根据成都三环路内的Landsat 7/ETM+影像,利用单窗算法和不透水面与植被覆盖度在城市建成区呈负相关关系两种反演方法,通过空间建模建立反演模型,获取地表温度与不透水面信息。通过随机样点分析、相关性分析以及等温线与等透水面线叠加分析等方法,研究了城市地表温度对不透水面的响应效果。结果表明:地表温度随距市中心区距离增大而降低,同时不透水能力也降低;成都市地表温度与不透水面之间存在着正相关关系,相关度为0.7253;等透水面线的空间分布对等温线具有显著的响应规律。研究成果对于改善城市生态环境、提升土地利用水平和加强科学规划等都具有参考价值。     

基于被动微波的地表温度反演研究综述

热红外遥感反演地表温度已取得丰硕的成果,某些反演算法精度可达到1 K以内。然而在非晴空条件下,热红外遥感的应用受到很大限制,甚至无能为力。而被动微波遥感受大气干扰小,可穿透云层获取地表辐射信息,具有全天候、多极化及高时间分辨率等特点,在地表温度反演中具有独特的优越性。被动微波反演地表温度已经成为被动微波遥感技术应用研究的主要问题之一。系统阐述了微波热辐射机理、地表温度反演模型、反演算法及应用现状,分析了目前被动微波地表温度反演研究中存在的主要问题与技术难点,为后续相关研究提供参考。     

基于遥感数据的城市地表温度与土地覆盖定量研究

利用Landsat TM数据,以徐州市为研究区,采用单窗算法反演地表温度,通过混合像元分解和V-I-S(植被—不透水面层—土壤)模型将土地覆盖类型分解为对城市热环境具有重要影响的植被、土壤、不透水面层3个分量,最后利用得到的3种地物比例、直接分类后的土地覆盖类型和地表温度对研究区城市热岛的空间分布特征、地表温度与土地覆盖类型以及各种影响因子之间的关系进行定量研究。研究成果能够有效地应用于城市人居环境研究和生态环境过程分析中。     

基于AMSR-E的全球陆表被动微波发射率数据集

地表微波发射率表征了地物向外发射微波辐射的能力,星载被动微波发射率估算可在宏观、大尺度上对陆表微波辐射进行整体表达,是被动微波地表参数定量反演中重要基础数据,也是在大尺度上获取陆表微波辐射特征的一种途径。本数据集利用搭载在Aqua卫星上的高级微波扫描辐射计(AMSR-E)和中分辨率成像光谱仪(MODIS)的同步观测特点,采用MODIS的地表温度和大气水汽产品数据作为输入,基于考虑大气影响的发射率估算模型,生产了全球晴空条件下AMSR-E传感器运行期间(2002年6月~2011年10月)的陆表多通道双极化微波瞬时发射率。通过产品低频无线电信号影响、数据间比对、分布统计、不同地表覆盖条件的发射率特征、频率依赖和相关性研究等开展验证性分析,结果表明:瞬时发射率的动态大、细节表达丰富,月内日变化标准差在0.02以内,其时空变化、频率依赖和相关性等符合微波理论分析和自然物理过程理解。此套数据集还包括AMSR-E全生命周期的全球陆表逐日、侯、旬、半月及月产品,可用于开展星载被动微波遥感模拟、陆面模型以及陆表温度、积雪、大气降水/水汽/可降水量等反演研究。     

MODIS数据陆面温度反演研究

陆面温度(LST,landsurfacetemperature)是研究地表和大气之间物质交换和能量交换的重要参数。基于推广的分裂窗算法,运用MODIS数据,在青海湖地区(200km*200km)进行了陆面温度反演研究。在实验区,推广的分裂窗算法传感器高度角大于40°,将原分裂窗的区间进行了细化,与分裂窗方法相比,传感器高度角在40°～50°,大气柱水汽含量小于1.5cm时,反演精度较高,小于1K;与分裂窗方法类似,该方法对比辐射率和传感器仪器质量的误差不甚敏感。     

中国2000年1 km植物功能型分布图

植物功能型(PFT,Plant Functional Types)已被广泛用于生物地理模型、生物地球化学模型、陆面过程模型和全球动态植被模型,用以预测全球变化情景下生态系统结构与功能的变化。本数据基于近年发布并广泛应用的中国1 km土地覆盖图(MICLCover),根据土地覆盖类型与植物功能型的气候转换规则,结合中国科学院青藏高原研究所(ITPCAS)最新发展的中国区域近30 a 0.1°大气驱动数据,实现了中国2000年1 km植物功能型分布制图,间接验证表明该数据在1 km尺度上具有更高的精度,是中国区域的生态学相关研究和陆面过程模拟中植物功能型数据的重要选择。     

中国江淮、黄淮地区陆面微波比辐射率的变化特征

陆面微波比辐射率较高且易变,造成陆面上反演降水以及其它大气参数较为困难。对于地表特征复杂的中国,陆面微波比辐射率的研究还很有限。通过利用Tropical Rainfall Measuring Mission（TRMM）卫星上同步扫描的VIRS（红外和可见光）与TMI（微波）资料以及微波辐射传输模式反演了中国江淮、黄淮地区陆面微波比辐射率。然后,结合MODIS提供的地表类型数据,分析了江淮、黄淮地区不同地表微波比辐射率的时空变化特征。 结果表明该地区的农作物地表比辐射率最小,垂直与水平比辐射率极化差最大;而森林地表比辐射率最大,极化差最小。此外,不同地表的微波比辐射率昼夜变化明显,季节变化不明显。比辐射率估算误差中,地表温度、微波亮温和大气相对湿度3因子的准确计算对22GHz和85GHz的影响较为明显,对其它通道影响较小。对于小于85GHZ的通道,比辐射率估算精度受微波亮温的影响最为明显,地表温度其次,相对湿度最小;对于高频85OHz,相对湿度的影响最明显,其次是微波亮温,最后是地表温度。     

地表温度遥感中大气平均作用温度估算模型研究

大气平均作用温度Ta是地表温度遥感单窗算法中一个关键的参数,利用2008~2011年全国123个探空站点资料,针对大气水汽量的垂直分布特征,分析了利用近地层气温T0估算大气有效平均温度的可行性;进一步分析了T0和Ta之间的相关性,建立了适合我国地区大气平均温度估算的最佳模型Ta=44.97098+0.80512 T0,模型的决定系数R²为0.859,均方根误差为4.198 K。通过对44幅HJ\|1B/IRS热红外图像地温反演的敏感性分析,结果表明:模型估算的Ta用于地表温度反演时的误差为1.734 K;当大气透射率τ很小时,模型估算的Ta误差对地温反演很敏感,较小的估算误差会给地温反演带来很大的误差;随着大气透射率τ的增加,Ta的估算误差对地温反演的敏感性逐渐降低。
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气温与陆地表面温度和光谱植被指关系的研究

Prihodko 和Goward (1997) 在假设气温与浓密植被冠层温度近似的基础上, 利用空间分辨率为1 km NOAA 影像13×13 像素窗口的植被指数和LST 的线性外推求得NDVI= 0. 86 时LST, 作为中间像素气温的估计值, 这种方法假设了两个前提, 即13×13 像元窗口的植被指数和LST 呈负线性相关; 高植被覆盖条件下的LST 与气温相等。 根据Parton 和Logan (1981) 提出的气温时间尺度转换模型将297 个气象观测站获得的最高和最低气温资料计算MODIS Terra 卫星过境时刻的气温, 利用MODIS 每天陆地表面温度(LST ) 产品、16 d 合成植被指数产品, 探讨气温、植被指数和LST 之间的关系, 对Prihodko & Gow ard 法的两个前提进行调研。结果表明: ①在晚上,LST 与植被指数之间相关性很小; 方差分析的结果表明晚上LST 与晚上气温差异不显著, 因此晚上的气温基本可以由LST 代替; ②在白天, 在地形平坦的平原地区, 植被覆盖度范围较大的情况下,LST 与植被指数呈负相关关系, 但是在地形复杂的青藏高原地区和植被覆盖度范围较小(如在沙漠地区) 的情况下, 植被指数与LST 的关系很不明确; ③在白天,LST 与气温的关系随着植被生长状况差异而不同, 在稀疏植被覆盖条件下,LST 大于气温;当植被指数> 0. 7 时, 获得的LST 与气温差异不显著, 这与前人研究成果一致。根据结果②和③, 我们认为Prihodok & Goward 模型应用于区域尺度上计算白天气温存在一定局限性, 特别是应用于我国地形复杂的青藏高原地区和植被稀少的西北荒漠地区。     

基于遥感的NDVI与气候关系图式研究

利用1983～1992年逐月的NOAA/AVHRR归一化植被指数（NDVI）数字影像，计算了中国NDVI动态变化与气温、降水变化的相关关系，在此基础上，分析了中国NDVI变化的区域分异规律，其结果表明：东北地区、内蒙东部以及青藏高原对降水的敏感度较高，而广大的华南平原、黄淮地区和新疆西部对气温的敏感度较高；我国陆地NDVI变化特征从东南到西北，呈现不同驱动因子及强度，且具有明显的地带状分布规律，经研究表明中国1983～1992年间NDVI变化空间差异存在气温、降水、气温降水共同驱动等3种变化图式，利用该图式可进一步表明中国NDVI变化气候驱动的区域差异规律。     

河谷型城市土地利用类型及格局的热环境效应遥感分析——以兰州市为例

以河谷型城市兰州为例,采用Landsat ETM+遥感影像为基本数据源,定量反演了地表温度（LST）和植被指数（NDVI）,利用GIS空间分析方法,分析了LST和NDVI 在不同土地利用类型之间的差异以及二者之间的定量关系,并引入多样性和聚集度指数,讨论了在不同土地利用的空间组合下,LST和NDVI 的空间差异及相互关系。结果显示:LST和NDVI具有明显的相关性,中心城区LST表现出热岛效应,而NDVI则为低谷效应;土地利用斑块和类型两种尺度水平上LST和NDVI均具有明显负相关的线性关系,城市内部不同土地类型所产生的热环境效应不同;土地利用多样性越丰富、聚集度越小的区域,其温度对地表植被覆盖的敏感性越弱。     

Impacts of landscape structure on surface urban heat islands: A case study of Shanghai, China

Urbanization is taking place at an unprecedented rate around the world, particularly in China in the past few decades. One of the key impacts of rapid urbanization on the environment is the effect of urban heat island (UHI). Understanding the effects of landscape pattern on UHI is crucial for improving the ecology and sustainability of cities. This study investigated how landscape composition and configuration would affect UHI in the Shanghai metropolitan region of China, based on the analysis of land surface temperature (LST) in relation to normalized difference vegetation index (NDVI), vegetation fraction (Fv), and percent impervious surface area (ISA). Two Landsat ETM+ images acquired on March 13 and July 2, 2001 were used to estimate LST, Fv, and percent ISA. Landscape metrics were calculated from a high spatial resolution (2.5 × 2.5 m) land-cover/land-use map. Our results have showed that, although there are significant variations in LST at a given fraction of vegetation or impervious surface on a per-pixel basis, NDVI, Fv, and percent ISA are all good predictors of LST on the regional scale. There is a strong negative linear relationship between LST and positive NDVI over the region. Similar but stronger negative linear relationship exists between LST and Fv. Urban vegetation could mitigate the surface UHI better in summer than in early spring. A strong positive relationship exists between mean LST and percent ISA. The residential land is the biggest contributor to UHI, followed by industrial land. Although industrial land has the highest LST, it has limited contribution to the overall surface UHI due to its small spatial extend in Shanghai. Among the residential land-uses, areas with low- to-middle-rise buildings and low vegetation cover have much high temperatures than areas with high-rise buildings or areas with high vegetation cover. A strong correlation between the mean LST and landscape metrics indicates that urban landscape configuration also influences the surface UHI. These findings are helpful for understanding urban ecology as well as land use planning to minimize the potential environmental impacts of urbanization.     

基于Landsat-5 TM数据的河南省白沙灌区地表温度反演研究

地表温度是土壤水分和植被水分状态的指示计,在干旱遥感监测中有重要作用。应用Landsat-5 TM遥感数据和气象资料,利用归一化植被指数(NDVI)区分地表覆盖类型,采用Van de Griend的经验公式法结合典型地表赋值法计算出地表比辐射率。用单窗算法和单通道算法分别对河南省白沙灌区地表温度进行反演,结果表明:两种方法均能较好地将白沙灌区地表温度分布趋势反映出来,单窗算法的反演精度较高,绝对误差为1.1 ℃,更适宜白沙灌区的地表温度反演,进而可以提高灌区旱情遥感监测精度。     

TM热红外波段等效比辐射率估算

地表比辐射率是热红外遥感获取地表温度必不可少的参数。目前,实验室或野外实际测量的都是8~14um热红外波段范围内的地表比辐射率,这与Landsat 5 TM热红外波段10.4~12.5um范围内的地表比辐射率还存在着一定的差异。本文将着重探讨TM热红外范围内地表比辐射率的估算方法,然后根据估算出的地表比辐射率,利用覃志豪等提出的单窗算法[1~2],对北京城八区进行地表温度反演。结果表明,该方法能获得较为合理的地表温度反演结果。     

TVDI在冬小麦春季干旱监测中的应用

应用冬小麦春季生长期的NOAA/AVHRR资料,反演归一化植被指数（NDVI）、土壤调整植被指数（SAVI）和下垫面温度（T_s）,分析了植被指数和下垫面温度空间特征,采用温度植被旱情指数（TVDI）,研究了河北省2005年3~5月的冬小麦旱情状况。结果表明：基于SAVI的温度植被旱情指数与土壤表层相对湿度的相关性好于基于NDVI的温度植被旱情指数。通过与气象站土壤水分观测资料进行相关性分析,表明温度植被旱情指数与10 cm土壤相对湿度关系最好,20 cm次之,50 cm较差。因此,基于SAVI的温度植被旱情指数更适于监测冬小麦春季的旱情。     

青藏高原地表温度时空变化分析

使用MODIS地表温度(LST)产品对青藏高原地表温度的空间分布和年际变化进行分析。通过一种融合时空信息的方法对LST缺失像元进行重建恢复,重建后有效像元比例达到97%以上。用正弦和线性分段函数法将4个瞬时时刻的LST观测值拟合为日平均LST,经地面0cm土壤温度观测数据验证,拟合后的均方根误差(RMSE)在1K以内。建立以年为周期的余弦函数模型,刻画了LST在一年内的季节波动,并得到LST的年平均值、振幅和峰值日期3个参数。分析了各参数在空间上的分布和多年的变化趋势。结果显示:LST年平均值与海拔高度、纬度和下垫面类型相关性较大;年内振幅从青藏高原东南部到西北部呈升高趋势;水体的峰值日期相比其他地物类型有明显的延迟。多年变化斜率分析显示,整个青藏高原的年平均LST以每年0.015K的速度升高,振幅以每年0.076K的速度增长,反映出受气候变化的影响,极端气候出现的概率明显增大,而峰值日期有所提前。     

基于LST-EVI特征空间的土壤水分含量反演

干旱是人类历史上的重大自然灾害之一,而土壤水分是干旱监测最重要的指标。利用遥感手段反演地表土壤水分,可以充分反映土壤水分的时空变化特征,适合进行大范围动态监测。研究基于Landsat TM数据,运用普适性单通道算法得到地表温度(LST,Land Surface Temperature),然后选用增强型植被指数(EVI,Enhanced Vegetation Index),构建了LST\|EVI特征空间,计算出温度植被干旱指数(TVDI,Temperature\|Vegetation Dryness Index)。在对实测土壤含水量数据和对应TVDI值进行回归分析的基础上,反演出2010年6月14日黄骅市自然地表20 cm深度处的体积含水量。结果表明:TVDI方法在该研究区是完全可行的,拟合精度较高;研究区自然地表土壤体积含水量分布差异明显,中等含水量地区面积最大,西南和部分北部地区含水量较低,而含水量高的区域主要分布在苇洼和沿海地区。